ModularRSI: Modular and Generalizable Recursive Harness Self-Improvement
模块化递归执行框架自改进：可泛化的对比式 Harness 进化
🧭 Agent harness 自进化 · 模块化归因 ★ 深度解读
Beihang University · University of Manchester · IQuest Research · M-A-P · Langboat
对比同类轨迹并按五个功能模块独立进化 harness，在基准隔离数据上实现跨任务/跨模型可泛化自改进
📌 工作参考价值（4 点）
- 将推荐/搜索 Agent 的执行 harness 拆成 Agent Loop / Tool Use / Observation Management / Context Management / Task Completion Detection 五个模块，每次只改一个模块并限制 diff 范围；这比整体改写 prompt 或流程更可控，适合线上 Agent 的灰度、回滚与归因。
- 采集同一任务的多次 rollout，区分 positive / contrastive / negative 组，用成功-失败轨迹对比定位“哪个机制该改”，并用跨任务投票聚合证据，避免把单条失败轨迹的 case-specific 修复写进全局；可迁移到商品推荐、query 改写、客服 Agent 的失败归因。
- 建立与评估集隔离的进化任务池（benchmark-disjoint），每个改动必须通过 AST/静态检查、import/protocol 校验、以及“是否过拟合当前实例”的 diff review 后才保留，否则自动回滚；这能防止自改进只在测试集刷分，适合离线自进化流水线。
- 维护 Evolution History 和 Trajectory Memory，对函数库做 Function Merge + Task-Aware Function Composition，避免多轮自改进后函数膨胀和振荡；适合把 self-improvement 用于线上持续优化但需要控制风险。